摘要：为了最大限度利用单项模型预测信息，减少模型选择的风险，给出了一种基于量子和声搜索算法（QHS）的改进DMSFE组合预测方法（QHS-IDMSFE）。考虑时点差异和模型差异，将DMSFE模型中的折现因子β扩展为矩阵形式。并采用量子编码和声库，利用态叠加增加和声库中每个和声携带的信息量，提高算法的寻优能力，以达到在保证MAPE目标函数最小前提下通过QHS算法寻优确定出最优β矩阵形式，进而确定单项模型的组合权重。采用两个地区年用电量数据对提出的模型进行验证，结果显示该组合方法能有效提高预测精度且适用于中长期电量预测。同时能够实现矩阵β的智能寻优，并保证预测误差最小。

关键词：量子和声搜索算法 折现因子 组合预测模型 电量预测 

单位：华北电力大学经济管理系 河北保定071003 华东理工大学信息科学与技术学院 上海200237